Blue-green water migration and utilization efficiency under various irrigation-drainage measures applied to a paddy field
Notice bibliographique
Résumé
The study area was Nanjing, Jiangsu Province, eastern China. Blue-green water utility assessment in crop cultivation is profound to better sustainability of regional resources, agriculture and ecosystems. The aim of current study is to establish a blue-green water differentiation and efficiency evaluation methods for paddy fields, based on daily water migration observation under four irrigation-drainage protocols. The blue-green water use performance under different irrigation-drainage protocols and precipitation patterns in paddy fields and the advantage of the water resources analysis model proposed in the current study were analyzed and discussed. The green and blue water efficiency indices (GWE and BWE) were significantly affected by precipitation. GWE (0.495) was 35.1% higher in dry years than in wet years, and BWE was mainly affected by precipitation distribution during the crop growth season. The green and blue water productivity indices (GWP and BWP) showed pronounced differences among various irrigation-drainage measures, and the controlled irrigation (COI) performs the best. BWE and GWP obtained by previous method were 48.9% and 38.9% greater than those reported here, showing that the neglect of interactive blue-green water migration process would overestimate the field irrigation efficiency. The methods employed and results obtained in the present study suggest that it is important to assess the water footprint and blue-green performance for crop cultivation systems. • A blue-green water accounting framework was established based on observations of field agro-hydrological processes. • Blue-green water performance was jointly affected by and precipitation irrigation-drainage measure in crop growth season. • Water efficiency and productivity indexes would be misestimated without investigating the water migration process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».